亚健康评定量表应用于城镇居民的验证性因子分析

陆 艳，徐华丽，魏 骞，许 军

亚健康评定量表 (sub - health measurement scale version 1.0，SHMS V 1.0)是许军等［1］通过Delphi 专家咨询法、条目分析和条目筛选等方法进行严格论证，从生理、心理和社会三个方面筛选亚健康评价指标，建立适合于我国国情和文化背景下的SHMS V 1.0。一个好的量表必须要经过信度效度的检验。效度指一个测试实际能测出其所要测量的特征的程度，亦即测量是否能达到预期的目的［2］。其中，结构效度可客观地考察测量结果的数据结构与问卷设计是否相符［3］，是评价量表质量的重要指标，也是指导、修改和完善量表的有效工具，对量表分或综合指数的计算也有应用价值［4］。因子分析方法是目前评价测量工具结构效度最常用的方法之一，包括探索性因子分析和验证性因子分析。探索性因子分析运用的较多，但由于样本依赖性，得到的结论不稳定［5］，因此本研究采用验证性因子分析研究SHMS V 1.0 的结构效度。为考核该量表应用于城镇居民的效度，选取广州1 000 个城镇居民亚健康调查问卷作为样本，对SHMS V 1.0 做验证性因子分析。

1 对象与方法

1.1 研究对象 运用SHMS V 1.0 和与健康有关的生存质量测量量表(36 -item short form health survey，SF-36)为主体设计的亚健康状况调查问卷，在广州城镇居民中开展现场调查。为考评SHMS V 1.0 应用于城镇居民的效度，根据多变量统计学的经验做法，样本量应为量表条目数的5 ～20 倍［6］。本研究在人群中选取条目数10 倍或以上的样本量进行现场测试，选取广州3 个社区14 ～65 岁居民1 000 名。

1.2 方法

1.2.1 量表的研制方法 SHMS V 1.0 量表由39 个条目组成(其中4 个条目为总评价条目无需进入分析，35 个一般条目进行分析)，9 个一阶维度分别为:身体症状(P1)、器官功能(P2)、身体运动功能(P3)、精力(P4)、正向情绪(M1)、心理症状(M2)、认知功能(M3)、社会适应(S1)、社会资源和社会支持(S2)。3 个二阶维度为3 个亚健康子量表，分别为生理亚健康(PS)、心理亚健康(MS)以及社会关系亚健康(SS)［7］。

1.2.2 调查方法 测试前，调查员向被试说明量表的填写方法，然后由被试根据自己对每一个条目的理解，独立地、不受任何人影响地进行自我评定。如果有特殊情况，调查员可以把调查问卷的内容逐条念给被试听，再由他们根据自己对问题条目的理解独立地做出评定，调查员不能给予提示性的诱导。

1.3 统计学方法 调查结束后对回收的问卷进行逻辑筛选，剔除完成率低于80%者、填写质量不高者或答案完全相同的两份问卷。采用Epidata 3.02 建立数据库，通过编程限定各条目的录入范围，并进行双录入核对，最大程度地减少数据录入时出现的偏差。采用SPSS 特殊附加软件AMOS 18.0 进行验证性因子分析。以P ＜0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 调查问卷的回收率与完成率 发出调查问卷1 200 份，回收1 100 份，回收率为91.7%。其中有效问卷1 000 份，占回收问卷的90.9%。其中男592 例(占59.2%)，女408 例(占40.8%);年龄为14 ～84 岁，平均年龄为(43.5 ±20.0)岁。

2.2 验证性因子分析

2.2.1 量表纬度的一阶模型分析结果得出，χ2=1 358.442(P=0.000)。χ2/df =2.602，拟合优度指数(GFI) =0.922、调整拟合优度指数 (AGFI) = 0.906、近似误差均方根(RMSEA) =0.040，见图1。

2.2.2 量表纬度和子量表的二阶模型分析结果得出，χ2=1 595.496 (P=0.000)。χ2/df =2.917，GFI =0.909、AGFI =0.895、RMSEA=0.044，见图2。

图1 量表纬度的一阶模型分析Figure 1 Analysis of the first order model of model dimensions

图2 量表纬度和子量表的二阶模型分析Figure 2 Analysis of the second order model of model dimensions and subscale

3 讨论

验证性因子分析自Jreskog 等［8-9］于1969 年提出后，随着Lisrel、EQS、AMOS 等软件的开发使用，已经广泛地用于心理和社会测量领域，基本思想是:研究者首先根据先前的理论和已有的知识，经过推论和假设，形成关于一组变量之间关系的模型。从理论假设出发，检验理论与数据是否相符［10］，从而考评量表的结构效度。

一阶纬度的模型分析显示χ2=1 358.442 (P ＜0.05)，拒绝虚无假设，即假设模型图与观察数据未能适配。但值得注意的是，检验会受到观察值个数的影响，当观察值个数增加时，P 值会有接近0 的倾向［11］，温忠麟等［12］建议当样本量≥500时，取α=0.0001，而非一般标准0.05。因此除了χ2统计量外，还需同时参考其他拟合度指标。χ2/df 是直接检验样本协方差矩阵和估计协方差矩阵间的相似程度的统计量，它的理论期望值一般为2 ～3［13］，χ2/df=2.602 说明该模型拟合度良好。GFI 和AGFI 值越接近“1”表明模型的拟合性越好［14］，RMSEA越接近于“0”表示模型拟合度越好，当RMSEA ＜0.05 时即可以判断模型的拟合度好。本研究提示GFI、AGFI、RMSEA 均在较高水平，说明模型与数据吻合程度较好，SHMS V 1.0 对纬度的划分基本合理。二阶纬度和子量表的模型分析提示，拟合指数χ2/df、GFI、AGFI、RMSEA 基本符合要求，说明该模型的拟合效果理想，SHMS V 1.0对纬度和子量表的划分基本合理。

本研究根据SHMS V 1.0 的理论架构设计模型，进行验证性因子分析。研究发现一阶模型与二阶模型的分析数据基本一致，且拟合指数均符合要求，拟合效果都比较理想，说明理论模型与实际数据拟合度较高，可认为SHMS V 1.0对纬度和子量表的划分基本合理，量表应用于城镇居民具有较好的结构效度。

1 许军，冯丽仪，罗仁，等. 亚健康评定量表的信度效度研究［J］.南方医科大学学报，2011，31 (1):33 -38.

2 薛江平，马瑞，张岩波. 验证性因子分析在考试有效性研究中的应用［J］. 中国高等医学教育，2011，25 (7):37 -38.

3 巫秀美，倪宗瓒. 应用方差成分模型评价问卷的结构效度初探［J］. 中国公共卫生学报，1999，18 (5):257 -259.

4 郑迎东，石建辉，曹若湘. 中国居民健康素养调查问卷的验证性因子分析及其应用初探［J］. 北京大学学报，2010，42 (3):314-317.

5 王文菁，谭文艳. 验证性因子分析在焦虑自评量表中的应用［J］.中国健康心理学杂志，2011，19 (7):781 -783.

6 黄正南. 医用多因素分析［M］.3 版. 长沙:湖南科学技术出版社，1995:219 -225.

7 许军，罗仁，张金华，等. 亚健康评定量表. 心理评定量表手册［M］. 郑州:郑州大学出版社，2011:455 -465.

8 Jreskog KG. A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis ［J］. Psychometrika，1969，34 (12):183 -202.

9 Jreskog KG，Sorbom D. LISEL7，a guide to the program and applications ［M］.2ed. Chicago:SPSS Inc，1989.

10 李跃平，黄子杰. 验证性因子分析在量表结构效度考核中作用［J］. 中国公共卫生，2007，23 (10):1198 -1199.

11 荣泰生. AMOS 与研究方法［M］.2 版. 重庆:重庆大学出版社，2009:127.

12 温忠麟，侯杰泰，马什赫伯特. 结构方程模型检验:拟合指数与卡方准则［J］. 心理学报，2004，36 (2):186 -194.

13 Munro B. Statistical methods for health care research ［M］. Philadelphia:Lippincott，2004:318 -432.

14 Bentler PM，Bonett DG. Significance testes and goodness - of - fit in the analysis of covariance structures ［J］. Psychological Bulletin，1980，88 (3):588 -606.